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白宮召開資安高峰會 各產業領袖承諾投入強化資安
由於，網路安全事件頻傳造成美國公共和私營企業面臨複雜且惡意駭客攻擊，2021 年 8 月 25 日，拜登總統會見了私營部門和教育領導人，討論了應對網絡安全威脅所需的全國性努力。
拜登政府宣布，美國國家標準與技術研究院（NIST）將與行業和其他合作夥伴合作開發新框架，以提高技術供應鏈的安全性和完整性。該方法將作為公共和私人企業如何建構安全技術和評估技術安全性的指南，包括開源軟體。....
美國總統拜登近日舉行資安高峰會
微軟與各大科技巨頭將投入上百億美元強化資安！
駭客不僅會造成資訊和財務損失，還能威脅國家安全。例如美國最大燃油管道今年 5 月遭網路犯罪集團攻擊，就迫使多州進入緊急狀態。層出不窮的駭客事件，讓美國總統拜登視資安議題為首要關注項目，集合各大科技公司，包含：微軟、Google、蘋果、Amazon 及 IBM 等 CEO，於資安高峰會共同商討強化資安策略！
📢 微軟 CEO Satya 於高峰會後即宣佈
✅ 未來 5 年內投資 200 億美元，於微軟的產品及服務中整合資安服務，提供完善的安全解決方案
✅ 提供 1.5 億美元的技術服務，幫助聯邦、州和地方政府機構部署最佳、最新的安全工具
✅ 擴大與社區學院和非營利組織培育資安人才上的合作，助每個組織在數位變革中擁更全面的資安保護
👇點擊新聞連結閱讀白宮資安高峰會相關報導，看美國政府、民間企業與教育等機構如何團結一起，解決資安威脅
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#Microsoft #Cybersecurity
當混合辦公模式已成為常態，企業IT網路防守邊界亦逐漸模糊。隨著企業員工遠距及透過行動裝置工作的情形日漸增加，以及增加大量物聯網裝置，這也成為企業資安管理的一大挑戰。
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人臉辨識，就是用科技計算的方式，來比較臉部視覺特徵，藉此鑑定身分的一種電腦技術。
其實我們可以把人臉辨識想像成是一套演算法，各種不同的廠商或公司可能會有不同的演算規則。但整體的邏輯是一樣的，通常會先偵測人臉、然後進行臉部校正與擷取特徵、再進行比對工作。
當攝影機拍到你的時候，它第一步也會先切成一張一張的影格，然後去找到你的臉，就像是我們相機在拍照的時候，它不是會在臉旁邊出現一個框框讓你比較好對焦，這就是使用了人臉偵測的技術。
也因為人臉其實有一些特徵，所系統會開始擷取一些我們臉上出具有「辨別度」的特徵，像是顴骨的形狀啦、眼窩的深度之類的，一張臉大約有80幾個識別點，但也因為拍攝時可能剛好低頭或轉頭，或是受到光線影響之類的，有些系統會在抓取特徵的時候也要進行校正，利用人中啊、眼睛啊或嘴角之類的作為錨點，將人臉校正到同一個比較基準。現在也有2D轉3Ｄ的技術，用3D模型來計算你不同角度應該是長什麼樣子。那抓出這些特徵以後呢，這個演算法會把你臉上用這些特徵畫出來的向量，轉換成編碼，於是你這個人獨特的特徵就可以用一串數字來代表，最後再送到資料庫進行比對。
雖然人臉識別這個技術早再很多年前就已經開始發展，但是到這幾年因為電腦計算速度大幅加快、雲端技術成熟，才有較大的進展。而且這樣子一套演算法，還需要透過ＡＩ深度學習，模擬我們大腦神經網絡的運作，然後從大規模未標記的資料中學習，來建立出一套演算法、不斷優化出更好的模型。才能讓辨識度越來越準確。
不過即使臉部辨識技術已經發展了一段時間，辨識準確度卻還是有待加強，美國國家標準暨技術研究院 (Nist) 的一項測試就發現，2014年到2018年期間，人臉辨識系統因為深度學習的技術，失敗率從4% 降到 0.2%。BUT！資料庫中的照片跟現實生活中可不一樣，每個人頭擺的角度、臉出現在畫面中的位置、拍攝光線、畫素、有沒有戴帽子、帶圍巾或變老，這些都會影響準確度。而且目前雙胞胎的辨識，還是一大難題。
像是英國南威爾斯警方2017在歐洲足球冠軍賽期間，測試一款全新的AI臉部識別程序，可以搜尋比對資料庫裡面的50萬筆潛在罪犯資料，結果系統在17萬名觀眾當中，配對了2470人為潛在目標，但是錯誤率高達92%。
Amazon 2016年推出影像辨識 AI 系統Rekognition，也曾經把28名國會議員辨識為罪犯，讓大家都嚇到吃手手。美國奧蘭多市政府也從 2017 年開始與 Amazon 合作進行先導計劃，在市內幾個地方架設監視器，實時進行人臉辨識，希望可以找出通緝犯等特定人士，幫助執法。不過在 15 個月的測試中，卻發現系統經常誤判，準確度常常出問題，後來在2019年終止這項合作。
人臉辨識跟很多技術一樣，就是個雙面刃。雖然這項科技已經越來越進步，而且透過電腦的深度學習，讓判讀的準確度大大提升，但它仍然不像DNA那樣，正確度高達99.9%，可以作為決定性的判定標準。
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